Redis入门到通关之GEO实现附近的人功能

news2024/10/6 18:22:54

文章目录

  • ☃️概述
  • ☃️命令演示
  • ☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去
  • ☃️实现附近功能


在这里插入图片描述

☃️概述

GEO就是Geolocation的简写形式,代表地理坐标。Redis在3.2版本中加入了对GEO的支持,允许存储地理坐标信息,帮助我们根据经纬度来检索数据。常见的命令有:

  • GEOADD:添加一个地理空间信息,包含:经度(longitude)、纬度(latitude)、值(member)
  • GEODIST:计算指定的两个点之间的距离并返回
  • GEOHASH:将指定member的坐标转为hash字符串形式并返回
  • GEOPOS:返回指定member的坐标
  • GEORADIUS:指定圆心、半径,找到该圆内包含的所有member,并按照与圆心之间的距离排序后返回。6.以后已废弃
  • GEOSEARCH:在指定范围内搜索member,并按照与指定点之间的距离排序后返回。范围可以是圆形或矩形。6.2.新功能
  • GEOSEARCHSTORE:与GEOSEARCH功能一致,不过可以把结果存储到一个指定的key。 6.2.新功能

☃️命令演示

  • 我们先来看看 GEOADD 命令,它用于添加地理空间信息。
    我会以一个简单的例子来演示:

    GEOADD places 13.361389 38.115556 "Palermo" 15.087269 37.502669 "Catania"
    这个命令将在名为 places 的地理空间集合中添加两个地点,分别是 “Palermo” 和 “Catania”。它们的经纬度分别是 (13.361389, 38.115556) 和 (15.087269, 37.502669)。

  • 接下来是 GEODIST 命令,它用于计算两个地点之间的距离。我们可以这样演示:

    GEODIST places "Palermo" "Catania" km
    这个命令将计算 “Palermo” 和 “Catania” 之间的距离,并以千米为单位返回距离值。

  • 接着是 GEOHASH 命令,它将地点的坐标转换为哈希字符串形式:

    GEOHASH places "Palermo"
    这个命令会返回 “Palermo” 的坐标哈希字符串。

  • 下一个是 GEOPOS 命令,它返回指定地点的坐标:

    GEOPOS places "Palermo"
    这个命令会返回 “Palermo” 的经纬度坐标。

  • 然后是 GEORADIUS 命令,不过请注意这个命令在 Redis 6 版本后已经废弃了,我们可以使用 GEOSEARCH 来替代:

    GEOSEARCH places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC
    这个命令会在以 “Palermo” 为圆心、100 千米为半径的范围内搜索,并按照与 “Palermo” 之间的距离升序排序。

  • 最后是 GEOSEARCHSTORE 命令,它与 GEOSEARCH 功能类似,但可以将结果存储到指定的键中:

    GEOSEARCHSTORE places_results places FROMMEMBER "Palermo" BYRADIUS 100 km SORT ASC STORE myresults
    这个命令会将搜索结果存储到名为 myresults 的键中。


☃️API将数据库表中的数据导入到redis中去

将数据库表中的数据导入到redis中去,redis中的GEO,GEO在redis中就一个menber和一个经纬度,我们把x和y轴传入到redis做的经纬度位置去,但我们不能把所有的数据都放入到menber中去,毕竟作为redis是一个内存级数据库,如果存海量数据,redis还是力不从心,所以我们在这个地方存储他的id即可。

但是这个时候还有一个问题,就是在redis中并没有存储type,所以我们无法根据type来对数据进行筛选,所以我们可以按照商户类型做分组,类型相同的商户作为同一组,以typeId为key存入同一个GEO集合中即可

@Test
void loadShopData() {
    // 1.查询店铺信息
    List<Shop> list = shopService.list();
    // 2.把店铺分组,按照typeId分组,typeId一致的放到一个集合
    Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));
    // 3.分批完成写入Redis
    for (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {
        // 3.1.获取类型id
        Long typeId = entry.getKey();
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // 3.2.获取同类型的店铺的集合
        List<Shop> value = entry.getValue();
        List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());
        // 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 member
        for (Shop shop : value) {
            // stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());
            locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(
                    shop.getId().toString(),
                    new Point(shop.getX(), shop.getY())
            ));
        }
        stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);
    }
}

☃️实现附近功能

SpringDataRedis的2.3.9版本并不支持Redis 6.2提供的GEOSEARCH命令,因此我们需要提示其版本,修改自己的POM

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <artifactId>lettuce-core</artifactId>
            <groupId>io.lettuce</groupId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
    <version>2.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.lettuce</groupId>
    <artifactId>lettuce-core</artifactId>
    <version>6.1.6.RELEASE</version>
</dependency>

实现

@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(
        @RequestParam("typeId") Integer typeId,
        @RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,
        @RequestParam(value = "x", required = false) Double x,
        @RequestParam(value = "y", required = false) Double y
) {
   return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);
}
@Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询,按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果:shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了,结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }

在这里插入图片描述



本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1611187.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

OpenHarmony 蓝牙相关API用法

介绍 本示例通过使用蓝牙低功耗心率服务&#xff0c;展示蓝牙相关API用法。实现了以下几点功能&#xff1a; 发现具有特定服务的设备。连接到设备。发现服务。发现服务的特征、如何读取给定特征的值、为特征设置通知等。 相关概念 BLE扫描&#xff1a;通过BLE扫描接口实现对…

【DA-CLIP】图像复原在AutoDL上部署测试

起因&#xff1a; 虽然在本机Windows部署成功运行&#xff0c;但是由于计算资源少只有6G的GPU无法计算手机拍摄图像复原和其他一些数据集测试&#xff0c;尝试租用AutoDL的服务器部署测试 租AutoDL 租的人很多&#xff0c;刚确定运行的镜像环境就报告说这个机子已经没卡了&am…

《QT实用小工具·二十八》基于qt开发的各种曲线

1、概述 源码放在文章末尾 该项目实现了各种曲线的绘制&#xff0c;下面是项目的demo演示&#xff1a; 项目部分代码如下&#xff1a; #include "frmsmoothcurve.h" #include "ui_frmsmoothcurve.h" #include "smoothcurve.h" #include "…

中颖51芯片学习7. printf重定向到串口与自定义日志输出函数

中颖51芯片学习7. printf重定向到串口与自定义日志输出函数 一、 printf 重定向1. 概念2. 实现方式3. C51 中printf数值格式化 二、日志函数1. 实现方案分析2. 代码&#xff08;1&#xff09;log_utils.h&#xff08;2&#xff09;main.c 3. 通过预定义宏实现日志分级输出&…

偏微分方程算法之二维初边值问题(紧交替方向隐格式)

目录 一、研究对象 二、理论推导 2.1 二维紧差分格式 2.2 紧交替方向格式 2.2.1 紧Peaceman-Rachford格式 2.2.2 紧D’Yakonov格式 2.2.3 紧Douglas格式 三、算例实现 四、结论 一、研究对象 继续以二维抛物型方程初边值问题为研究对象: 为了确保连续性,公式…

OpenHarmony移植的加解密库—libsodium [GN编译]

简介 libsodium主要是易用&#xff0c;可移植的加解密库。 下载安装 直接在OpenHarmony-SIG仓中搜索libsodium并下载。 使用说明 以OpenHarmony 3.1Beta的rk3568版本为例 库代码存放路径&#xff1a;./third_party/libsodium 修改添加依赖的编译脚本&#xff0c;路径&#…

区间图着色问题:贪心算法设计及实现

区间图着色问题&#xff1a;贪心算法设计及实现 1. 问题定义2. 贪心算法设计2.1 活动排序2.2 分配教室2.3 算法终止 3. 伪代码4. C语言实现5. 算法分析6. 结论7. 参考文献 在本文中&#xff0c;我们将探讨如何使用贪心算法解决一个特定的资源分配问题&#xff0c;即区间图着色问…

网站备案期间怎么关闭首页显示无法访问-文章及其它页面正常访问

自从做了开发者之后才发现每个人博主的需求都是不同的&#xff0c;的的确确颠覆了我的观点&#xff0c;无论是页面布局还是SEO相关的设置&#xff0c;可能是因为站点属性不同所以需求不同&#xff0c;慢慢的就会在主题加入一些自定接口来满足不同人的需求&#xff0c;有人需要P…

什么是IIoT?

什么是IIoT? IIoT,即工业物联网(Industrial Internet of Things),是指将物联网技术应用到工业领域,通过微型低成本传感器、高带宽无线网络等技术手段,实现工业设备、系统和服务的互联互通,从而提高生产效率、降低能耗和成本,实现智能化和自动化生产。 IIoT的应用范围…

使用isort和autopep8统一代码风格

前言 今天和大家分享一篇关于python代码风格统一的方法。我自己之前有使用过&#xff0c;但都是使用公司现成的&#xff0c;没有自己动手去实操&#xff0c;所以为了一探究竟&#xff0c;今天专门花了一点时间去研究&#xff0c;这个过程还挺顺利的&#xff0c;这里我将这个过…

【最新可用】Claude国内镜像,可上传图片,可用Claude3全系模型,包括Pro版本的Opus),亲测比GPT好用

Claude对话、上传图片的超详细教程来啦&#xff01; 近期&#xff0c;Claude 3 Opus的发布引发了网络上的广泛关注与热议&#xff0c;有观点认为其性能已经凌驾于GPT-4之上。虽然网络上已经出现了大量基于这两款先进AI技术的实际应用案例&#xff0c;但仍有许多人对在国内如何…

利用代码批量删减文件夹里面指定数量的图片

这段代码会遍历 parent_directory_path 下的所有子文件夹&#xff0c;并在每个子文件夹中删除指定数量 num_to_keep_per_folder 的图片。请确保 parent_directory_path 变量指向了你的父文件夹路径&#xff0c;并根据需要修改 num_to_keep_per_folder。 import osdef delete_i…

day03-(Centos7安装Docker)

0.安装Docker Docker 分为 CE 和 EE 两大版本。CE 即社区版&#xff08;免费&#xff0c;支持周期 7 个月&#xff09;&#xff0c;EE 即企业版&#xff0c;强调安全&#xff0c;付费使用&#xff0c;支持周期 24 个月。 Docker CE 分为 stable test 和 nightly 三个更新频道…

大模型的RAG(检索增强生成) ----大模型外挂

目录 1 什么是RAG 2 为什么需要RAG 3 如何使用RAG 3.1 RAG技术原理 3.2 RAG工作流程 3.2.1 最基础的RAG流程 3.2.2 增加预处理查询的 RAG 3.2.3 带有聊天历史的 RAG 3.2.4 增加自动排序的 RAG 1 什么是RAG 检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;是一个概念&#xff…

curlftpfs和fusermount

curlftpfs 是一种 Linux 系统下用来将 FTP 服务器挂载为文件系统的工具&#xff0c;这意味着可以通过本地目录来访问和操作 FTP 服务器上的文件。 挂载FTP服务器到本地系统 为了挂载FTP服务器到本地系统中&#xff0c;使用curlftpfs工具&#xff0c;可以按照以下格式书写命令…

鼎信通达语音网关怎么对接VOS3000

鼎信通达语音网关对接VOS3000的具体步骤可能会因版本和模型的不同而有所差异&#xff0c;但通常包括以下几个基本步骤&#xff1a; 登录VOS端&#xff1a;首先需要登录到VOS系统中&#xff0c;添加落地网关和账户。 添加账户&#xff1a;在账户管理中添加账户&#xff0c;并应…

线性表的链式存储(单循环链表)

文章目录 前言一、循环链表是什么&#xff1f;二、单循环链表三、单循环链表基本操作的实现总结 前言 T_T此专栏用于记录数据结构及算法的&#xff08;痛苦&#xff09;学习历程&#xff0c;便于日后复习&#xff08;这种事情不要啊&#xff09;。所用教材为《数据结构 C语言版…

PyTorch深度解析:Tensor——神经网络的核心构建块

在深度学习和神经网络的研究与应用中&#xff0c;Tensor&#xff08;张量&#xff09;无疑是一个核心概念。特别是在PyTorch这一强大的深度学习框架中&#xff0c;Tensor更是扮演了举足轻重的角色。本文将深入探讨PyTorch中的Tensor&#xff0c;从其基本定义、特性、操作到实际…

对组合模式的理解

目录 一、场景1、题目描述 【[案例来源](https://kamacoder.com/problempage.php?pid1090)】2、输入描述3、输出描述4、输入示例5、输出示例 二、实现&#xff08;假的组合模式&#xff09;1、代码2、为什么上面的写法是假的组合模式&#xff1f; 三、实现&#xff08;真的组合…

【嵌入式Linux】STM32P1开发环境搭建

要进行嵌入式Linux开发&#xff0c;需要在Windows、Linux和嵌入式Linux3个系统之间来回跑&#xff0c;需要使用多个软件工具。经过了4小时的安装&#xff08;包括下载时间&#xff09;&#xff0c;我怕以后会忘记&#xff0c;本着互利互助的原则&#xff0c;我打算把这些步骤详…